基于可能性FMRF的红外图像分割算法及其参数估计

模糊马尔可夫随机场在多值图像分割问题中多采用分段模糊的方法将多值问题转化成多个两值模糊问题,这种方法的模糊度完全依赖像素的灰度值,从而很容易陷于局部最优解。基于可能性测度的模糊随机场摆脱了隶属度对灰度的依赖,使分割结果更容易收敛于全局最优。同时基团类型"相似性"的提出,改进了随机场基团定义的苛刻性,使得基团类型具有更好的包容性与多样性,可广泛地应用到复杂环境下的多值图像分割问题中。最后给出了该算法的EM参数估计方法和图像分割仿真实验。